StaGPO：让工具智能体适应表达不完整的弱用户
原文标题：Not Every User Says It All: Training Tool-Using Agents Beyond Ideal Simulated Users
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论文指出工具智能体几乎只用表达完整的强模拟用户训练，而真实用户往往信息不全。作者通过遮蔽用户回复构造弱用户，发现常规训练无法改善弱用户表现，遂提出 StaGPO 状态分组策略优化，在 ToolWOZ 上使 Qwen3.5-2B 弱用户成功率升至 76.8%，比 GRPO 高 4.8 个百分点。
- 问题
- 工具智能体只用表达完整的强用户训练，面对信息不全的真实用户时表现差。
- 方法
- 遮蔽用户回复构造弱用户，提出 StaGPO 按状态分组比较不同轨迹中相同情境的轮次，做步级信用分配。
- 结果
- ToolWOZ 上 Qwen3.5-2B 弱用户成功率 76.8%，比 GRPO 高 4.8 个点，强用户下也高 5.4 个点。
- 影响
- 说明弱用户数据本身不够，需改信用分配方式；对做客服、工具调用类产品的训练配方有直接参考价值。
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